JS基础语法(五)对象

前端 - JavaScript(基础语法) JavaScript 初识 JavaScript JavaScript 是什么 JavaScript (简称 JS) 是世界上最流行的编程语言之一 是一个脚本语言, 通过解释器运行 主要在客户端(浏览器)上运行, 现在也可以基于 node.js 在服务器端运行. JavaScript 最初只是为了完成简单的表单验证(验证数据合法性), 结果后来不小心就火了. 当前 JavaScript 已经成为了一个通用的编程语言 JavaScript 的能做的事情: 网页开发(更复杂的特效和用户交互) 网页游戏开发 服务 阅读详情

对象

什么是对象

现实生活中:万物皆对象,对象是一个具体的事物,一个具体的事物就会有行为和特征

例如:一部车、一个手机

车是一类事物,门口停的那辆车才是对象。那么车的特征有:红色、四个轮子;行为有:驾驶、刹车

 JavaScript中的对象

  • JavaScript中的对象其实就是生活中对象的一个抽象
  • JavaScript中的对象在属性方面是无序的集合,其属性可以包含基本值、对象或函数。对象就是一组没有顺序的值,我们可以把JavaScript中的对象想象成键值对,其中值可以是数据和函数
  • 对象都具有行为和特征
  • 特征------名词,用来描述这个对象的,可以看作是属性,如person的name属性(特征)
  • 行为------动词,可以看作是方法

为什么要有对象? 

因为对象可以抽象化一类的事物,方便使用,简化代码

function printPerson(name, age, sex, salary){

}    //没有对象时这样来书写很繁琐及其不方便

//有对象后,我们可以通过调用即可解决

function printPerson(person){
    console.log(person.name);
}

程序中的对象 

var student = {
    name: 'Eillen',
    age: '17',            //对象是用花括号括起来的,里面是属性和值,即键值对模式,还可以包含方法
    sex: '女',
    sayHi: function(){
        console.log('Hello');
    }

}

函数和对象有什么区别?

  • 函数----可以封装一段代码
  • 对象-----可以封装一组属性和方法

函数和方法有什么区别?

  • 函数----独立存在的函数。  函数的调用   fn();
  • 方法-----属于对象的函数。方法的调用   dog.bar( ) ;

如何创建对象和使用对象成员

对象:拥有属性和方法,这些属性和方法也叫成员

如创建狗对象:  属性有name、type、age、color        方法有:bark(叫)、eat

var dog = {
    name: '大黄',
    type: '二哈',
    age: 2,
    color: 'yellow',

    bark: function () {
        //在方法中如何使用属性的值
        console.log(this.name + '汪汪汪');    //this在方法中代表的是当前对象dog
    },    
    eat: function () {
        console.log(this.name + '啃骨头');
    }

}
 
//如何访问属性    对象.属性名
console.log(dog.name);
//如何访问方法    对象.方法名
dog.bark();
  • 如何访问属性 

一种方法为:     对象.属性名            另一种方法为:    dog [ 'name' ]; (类似数组,只是中括号里面要用单引号把属性括起来)

  • 如何访问方法   对象.方法名

对象的创建方式

对象字面量创建

var hero = {
    name: '黄忠',
    weapon:'弓箭',
    equipment: ['头盔', '靴子', '盔甲'],
    blood: 100,
    attack: function () {
        console.log(this.name + '射箭');
    },
    run: function () {
        console.log(this.name + '加速跑');
    }
}
console.log(hero.name);
console.log(hero.equipment);

hero.attack();
hero.run();

new Object()创建对象

  • Object()是一个构造函数
  • new关键字要搭配Object来使用,以调用构造函数
  • new Object()调用构造函数,会在内存中创建一个对象
    var hero = new Object();    //指创建了一个空的对象
    //若要打印一个不存在的属性如 hero.name ,则会输出undefined
    
        hero.name = '黄忠',
        hero.weapo = '弓箭',
        hero.equipment = ['头盔', '靴子', '盔甲'],
        hero.blood = 100,
        hero.attack = function () {
            console.log(this.name + '射箭');
        },
        hero.run = function () {
            console.log(this.name + '加速跑');
        }

工厂方法创建

需要有返回值return

​function creatHero(name, weapo, equipment, blood){

var hero = new Object();    //返回一个空的对象
    
    //属性
    hero.name = name,
    hero.weapo = weapo,
    hero.equipment = equipment,
    hero.blood = blood,
    hero.attack = function () {
        console.log(this.name + '射箭');
    },
    hero.run = function () {
        console.log(this.name + '加速跑');
    }
    return hreo;
​}

var hero1 = creatHero('黄忠', '弓箭', ['头盔', '靴子'], 100);
var hero1 = creatHero('周瑜', '剑', ['头盔', '盔甲'], 100);

自定义构造函数

new Object();

new Hreo();

都遵循帕斯卡命名:即第一个单词的第一个字母大写,后续的每一个单词的首字母都大写,而一般函数是遵循驼峰原则。这也就是看函数名区分自定义函数的关键。

​
​function Hero(name, weapo, equipment, blood){
    //this动态的给对象增加成员
    //this指向了当前对象
    
    //属性
    this.name = name,
    this.weapo = weapo,
    this.equipment = equipment,
    this.blood = blood,
    this.attack = function () {
        console.log(this.name + '射箭');
    },
    hero.run = function () {
        console.log(this.name + '加速跑');
    }
​}

构造函数中new的执行过程

  1. 在内存中创建了一个空的对象
  2. 让构造函数中的this指向刚刚创建的对象
  3. 执行构造函数,在构造函数中设置属性和方法(当然也可以做其他事情)
  4. 返回了当前对象

this关键字

this一般会出现在以下位置

  • 函数中  ----- this指向window
  • 方法中  -----this指向的是这个方法所属的对象
  • 构造函数中   -------this就是构造函数创建的对象
//函数
function student() {
    console.log(this);    //返回的是window,说明函数中的this指向window
}
student();

//对象   方法属于对象,eat()方法属于student对象
var student = {
    name: 'Eileen',
    eat: function () {
        console.log(this.name);    //this指向的是这个eat()方法所属的对象student
    }
};
student.eat();

//构造函数
function Stu() {
    this.name = 'Eileen',
    this.age = 17,
    console.log(this);    //指向的是构造函数创建的对象my
}
var my = new Stu();

 

for   in 的使用

可以遍历对象的成员,当不清楚对象的键值对时,可通过for in来查看对象的属性和方法

for (var key in student) {    //括号的表达式指key为student里面所有的属性方法
    console.log(key + '---' + student[ key ]);
}

删除属性

delete  student.name;

 

 

 

 

 

JavaScript基础——1.js基础语法 js全称JavaScript,是一种轻量级的面向对象的编程语言,既能用在浏览器中控制页面交互,也能用在服务器端作为网站后台(借助 Node.js),因此 JavaScript 是一种全栈式的编程语言。 JavaScript 与 HTML 和 CSS 共同构成了我们所看到的网页,其中: HTML 用来定义网页的内容,例如标题、正文、图像等; CSS 用来控制网页的外观,例如颜色、字体、背景等; JavaScript 用来实时更新网页中的内容,例如从服务器获取数据并更新到网页中,修改某些标签的样式或其中 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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moneyhu的博客 1956

JavaScript的引入方式和基础语法

JavaScript 中创建对象使用一组 { } ,里面的属性和值通过键值对来组织,键值对之间使用逗号分割,键和值之间用冒号区分,获取对象的属性也是通过 ' . ' 来获取,还可以通过 ' [ ] ' 来访问属性,此时属性需要加上引号。JavaScript 的变量可以存放不同的类型的值,一个 var 可以声明各种变量,这些变量的类型在程序运行的过程中还可能发生改变。再来看 val() 方法,val 是获取或者设置表单字段的值,同理,如果有参数就表示设置值,没有参数就表示获取值。

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JavaScript基础语法入门与JS事件、Bom对象和Dom对象

​ JavaScript 是一种具有面向对象能力的、解释型的程序设计语言。更具体一点,它是基于对象和事件驱动并具有相对安全性的客户端脚本语言。它的主要目的是,验证发往服务器端的数据、增加 Web 互动、加强用户体验度等。 ​ ECMAScript定义的只是这门语言的基础,与Web浏览器没有依赖关系,而在基础语法上可以构建更完善的脚本语言。JavaScript的运行需要一定的环境,脱离了环境JavaScript代码是不能运行的,JavaScript只能够寄生在某个具体的环境中才能够工作。JavaScript运

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